Минимизация функции python с массивом numpy в качестве аргумента

Я новичок в python, и у меня возникает следующая проблема: я пытаюсь свести к минимуму функцию python, которая имеет массив numpy как один своих аргументов. Когда я использую scipy.optimize.fmin, он превращает мой массив в список (что приводит к невозможности оценки функции). Есть ли функция оптимизации, которая принимает массивы numpy в качестве аргументов функции?

Заранее спасибо!

-MB

Изменить: вот пример того, о чем я говорю, любезно предоставлено @EOL:

import scipy.optimize as optimize
import numpy as np

def rosen(x):
    print x
    x=x[0]
    """The Rosenbrock function"""
    return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0 + (1-x[:-1])**2.0)
x0 = np.array([[1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2]])
xopt = optimize.fmin(rosen, x0, xtol=1e-8, disp=True)
#[ 1.3  0.7  0.8  1.9  1.2]
#(note that this used to be a numpy array of length 0, 
#now it's "lost" a set of brackets")